Model AI od PKO BP wykorzystany w narzędziu Sójka do analizy toksycznych treści
Udostępniony przez PKO Bank Polski model językowy RoBERTa posłużył jako baza dla narzędzia Sójka, znanego też jako Bielik Guard. Oprogramowanie rozwijane przez społeczność Bielik.AI ma za zadanie identyfikować w internecie mowę nienawiści oraz inne szkodliwe materiały.
Jak poinformowali przedstawiciele PKO Banku Polskiego, udostępniony we wrześniu 2025 roku model sztucznej inteligencji RoBERTa znalazł nowe zastosowanie praktyczne. Społeczność skupiona wokół projektu Bielik.AI wykorzystała technologię banku do stworzenia nowej generacji narzędzia Sójka (Bielik Guard). Jest to rozwiązanie klasy open source, dostępne publicznie na platformie Hugging Face, które służy do moderacji treści w sieci.
Sójka jest wyspecjalizowanym modelem, którego głównym zadaniem jest klasyfikacja tekstów pod kątem występowania w nich elementów niepożądanych. Oprogramowanie potrafi wykrywać mowę nienawiści, wulgaryzmy, treści o charakterze seksualnym, instrukcje działań przestępczych oraz sygnały świadczące o zachowaniach autodestrukcyjnych. Narzędzie dedykowane jest instytucjom publicznym, organizacjom społecznym oraz firmom, które chcą monitorować bezpieczeństwo w środowisku cyfrowym bez konieczności budowania własnej, kosztownej infrastruktury.
Większa precyzja i szerszy kontekst
Najnowsza odsłona oprogramowania, oznaczona jako Bielik-Guard-0.5B i nazywana potocznie „dużą Sójką”, została oparta na bankowym modelu RoBERTa. Zmiana ta pozwoliła na poprawę parametrów technicznych narzędzia. Jak wskazuje Jan Maria Kowalski, lider projektu Bielik Guard, nowa wersja przede wszystkim ogranicza liczbę fałszywych alarmów, co jest istotnym problemem w systemach automatycznej moderacji. Dodatkowo model oferuje większy kontekst, co umożliwia przetwarzanie dłuższych fragmentów tekstu i precyzyjniejszą ocenę ich wydźwięku.
Wykorzystanie technologii opracowanej przez bank w zewnętrznym projekcie jest przykładem przepływu rozwiązań między sektorem komercyjnym a społecznością badawczą. Piotr Kostrzewa-Zalewski, dyrektor Centrum Kompetencji AI w PKO Banku Polskim, zaznacza, że udział w polskim ekosystemie modeli sztucznej inteligencji stanowi jeden z kluczowych obszarów badawczo-rozwojowych instytucji. Jego zdaniem projekt Sójka ilustruje, jak lokalne rozwiązania mogą być adaptowane do konkretnych celów, takich jak ograniczanie szkodliwych treści.
Zaplecze technologiczne i finansowanie
Model RoBERTa, który stanowi fundament dla omawianego narzędzia, powstał w wyniku prac zespołu PKO Banku Polskiego oraz ekspertów z AI Lab w Ośrodku Przetwarzania Informacji – Państwowym Instytucie Badawczym (OPI). Projekt był współfinansowany ze środków unijnych w ramach programu FENG, a kwota dofinansowania wyniosła ponad 9 mln zł. Model ten charakteryzuje się zdolnością do analizy długich dokumentów, obejmujących do 15 stron tekstu, co wyróżnia go na tle innych lekkich modeli klasyfikacyjnych dostępnych na rynku.
Paweł Klimiuk, dyrektor Biura Rozwoju Sztucznej Inteligencji w PKO BP, podkreśla, że po adaptacji językowej RoBERTa stała się relatywnie tanią w utrzymaniu bazą do zadań klasyfikacyjnych. Przedstawiciele banku zapowiedzieli, że będą testować rozwiązanie Sójka również wewnątrz własnej organizacji, sprawdzając jego przydatność w strukturach korporacyjnych. Działania te koordynuje utworzone w ubiegłym roku Centrum Kompetencji AI, odpowiedzialne za rozwój technologii w grupie kapitałowej banku.
